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最新大数据全栈开发精英就业课程 Hadoop+Hbase+Redis+Scala+Spark+ES+ClickHouse等等

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发表于 2024-6-18 00:59:29 | 查看全部 阅读模式

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最新大数据全栈开发精英就业课程 Hadoop+Hbase+Redis+Scala+Spark+ES+ClickHouse等等

课程目录

01 hadoop-大数据启蒙-初识HDFS
02 hadoop-HDFS理论基础读写流程
03 hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式
04 hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念
05 hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证
06 hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS
07 hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门
08 hadoop-MapReduce调度原理,Yarn原理
09 hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建、idea开发MR的WC程序
10 hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码
21 HBase架构介绍、数据模型
22 HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase 基本命令
23 HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍
24 HBase与MapReduce整合、Hbase表设计
25 Hbase优化及LSM树
26 Hadoop项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图
27 Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍
28 Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作
29 Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路
30 Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码
31 Hadoop项目-MR输出数据到mysql的输出格式化类、sqoop的简单介绍
32 Hadoop项目-Hive SQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写
33 redis 介绍及NIO原理介绍
34 redis的string类型&bitmap
35 redis的list、set、hash、sorted_set、skiplist
36 redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU
37 redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&AOF混合使用
38 redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01
39 redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02
40 redis开发:spring.data.redis、连接、序列化、highlow api
41 zookeeper介绍、安装、shell cli 使用,基本概念验证
42 zookeeper原理知识,paxos、zab、角色功能、API开发基础
43 zookeeper案例:分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程
44 scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现
45 scala语言、流程控制、高级函数
46 scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析
47 scala语言、match、case class、implicitt、spark wordcount
48 spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD源码分析
49 spark-core、wordcount案例源码分析、图解
50 spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析
51 spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优
52 spark-core、二次排序、分组取TopN、算子综合应用
53 spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建
54 spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数
55 spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars
56 spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析
57 spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动
58 spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请
59 spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分
60 spark-core-源码、TaskScheduler、Executor运行Task、SparkEnv
61 spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager
62 spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager
63 spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer
64 spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer
65 spark-core-源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外
66 spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度
67 spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器
68 spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器
69 spark-sql、大数据中的SQL组成原理
70 spark-sql、datafram到dataset开发
71 spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓1
72 spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2
73 spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP
74 spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划
75 spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换
76 spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD
77 spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone
78 spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制
79 spark-streaming、整合MQ-kafka开发
80 spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理
81 spark-streaming
82 机器学习介绍、原理及应用场景
83 线性回归算法的原理及参数优化方案
84 基于Spark MLlib训练回归算法模型
85 逻辑回归算法的原理及算法公式推导
86 KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
87 KNN手写数字识别及KMeans算法原理
88 手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
89 分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
90 逻辑回归算法原理及公式推导
91 逻辑回归算法原理及公式推导
92 逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
93 百度地图实时路况及路况预测
94 决策树算法的原理
95 随机森林算法与算法总结
96 推荐系统的来龙去脉与推荐架构
97 推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
98 推荐系统代码实现及测试
99 实现推荐系统在线推荐微服务
100 基于节目的推荐系统,架构剖析,数据迁移
101 提取节目的关键词,构建节目画像
102 基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
103 构建节目画像与用户画像
104 构建用户画像及性能调优
105 基于节目画像计算节目的相似度
106 Spark调优总结及word2vec算法原理
107 基于物品画像计算相似度
108 实现基于模型的召回策略
109 构建特征中心及模型召回实现
11 hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲
111 训练排序模型及搭建推荐系统微服务
112 推荐系统项目-大总结
113 Flink初始及搭建集群环境
114 Flink基于Yarn多种启动方式
115 Flink运行架构及并行度设置
116 Flink各种算子精讲1
117 Flink各种算子精讲2
118 Flink各种算子精讲3
119 基本函数类及富函数的使用
12 hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲
120 Elasticsearch核心概念
121 ES环境安装、健康值检查以及CRUD
122 ES环境安装、健康值检查以及CRUD
123 Flink Checkpoint及SavePoint精讲
124 Flink Window窗口剖析1
125 上机实战演练:ES查询语法
126 Flink Window剖析2
127 Mapping和聚合查询
128 Flink时间语义+Watermark
129 Flink Window剖析3
13 hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼
130 ES查询之底层原理揭秘
131 ES查询之Scripting查询
132 Flink Table API 编程
133 ES查询之分词器详解
134 Flink SQL编程
135 Flink 复杂事件处理CEP
136 ES查询之前缀搜索、通配符搜索、正则搜索、模糊查询串讲
137 CEP编程和Flink优化
138 交通实时监控项目1
139 ES Java API
14 hadoop-MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式
140 交通实时监控项目2
141 ES
142 本节无内容,后续讲解
143 交通实时监控项目3
144 交通实时监控项目4
145 ELK Stack-ES集群
146 ELK Stack-ES集群
147 交通实时监控项目5
148 ELK-Beats&Logstash介绍
149 ELK-Lostash架构实战
15 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装
150 交通实时监控项目6
151 ELK-收集Nginx日志,syslog,kibana讲解
152 交通实时监控项目7
153 ELK-使用Packetbeat监控es集群
154 ES进阶-relevance score原理及排序算法优化
155 ES进阶-Nested、Join及Term vector详解
156 ES进阶-Highlight及Suggest搜索推荐详解
157 ES进阶-深入探秘基于地理位置搜索
158 ES进阶-案例分析:基于地理位置搜索的疫情地图
159 ES进阶-深入聚合分析-多metric以及histogram剖析
16 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL
160 ES进阶-深入聚合搜索-完结
161 ES进阶-运维篇之集群管理
162 ES进阶-运维篇之集群管理2以及hdfs安装
163 ES进阶-基于snapshot hdfs restore数据备份还原
164 ES进阶-索引管理-1
165 ES进阶-索引管理-2
166 ES进阶-集群安全
167 项目实战-搜索引擎框架原理
168 项目实战-搜索推荐项目案例
169 数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模
17 Hive Serde、HiveServer2、Hive函数
170 数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型
171 数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范
172 音乐数仓平台之项目架构及数仓分层、主题设计
173 数仓之歌曲影响力指数分析
174 数仓之歌手影响力指数分析
175 数仓之Sqoop全量增量数据导入
176 数仓之Azkaban任务流调度使用及原理
177 数仓之Superset BI可视化工具使用及原理
178 数仓之机器详情ODSEDSDM分层设计
179 数仓之机器详情自动化调度及数据可视化
18 Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶
180 数仓之用户画像表模型设计
181 数仓之用户画像自动化调度及数据可视化
182 数仓之高德api获取机器上报位置
183 数仓之商户、地区营收统计分析
184 数仓之营收分析自动化调度及数据可视化
185 数仓之实时用户、机器日志采集接口实现
186 数仓之Flume实时日志采集实现
187 数仓之实时用户地区日活分析
188 Cloudera Manager CDH 平台 01
189 Cloudera Manager CDH 平台 02
19 Hive视图、索引、权限管理
190 Cloudera Manager CDH 平台 03
191 Apache Kylin分析性数据仓库 01
192 Apache Kylin分析性数据仓库 02
193 Apache Kylin分析性数据仓库 03
194 ClickHouse 使用场景、特性与分布式搭建
195 ClickHouse 数据类型详解
196 ClickHouse  数据库引擎分类及操作
197 ClickHouse 表引擎分类及MergeTree引擎详解
198 ClickHouse 视图与SQL语法操作
199 Kudu分布式存储引擎架构原理及搭建
20 Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用
200 Kudu API操作及与其他框架整合
201 Kudu 与Impala整合
202 Spark操作Kudu & Flink操作Kudu
203 NiFi数据处理分发系统-特性、架构原理与集群搭建
204 NiFi数据处理分发系统-Processors介绍及页面操作
205 NiFi数据处理分发系统-实时同步日志、MySQL数据到Hive
206 NiFi数据处理分发系统-实时监控日志数据写入Kafka及消费Kafka



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评论5

转身以后Lv.1 发表于 2024-6-18 01:00:19 | 查看全部
相当不错,感谢分享!
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爱是不夜城Lv.1 发表于 2024-6-18 01:49:18 | 查看全部
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!
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牵手、夕阳Lv.1 发表于 2024-6-18 04:54:42 | 查看全部
相当不错,感谢分享!
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玛尼玛尼轰Lv.1 发表于 2024-6-18 22:32:56 | 查看全部
多谢您的分享。
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云底下的星星Lv.1 发表于 2024-6-19 01:29:36 | 查看全部
好好 学习了 确实不错
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